Evalúa la aceleración de GPU para modelos financieros

Los pools con GPU pueden acelerar modelos financieros que realizan suficiente trabajo numérico paralelo para compensar los costes de transferencia e inicialización de datos. Un modelo no se beneficia de una GPU solo porque sus pruebas de simulación se ejecutan de forma independiente. Configure el cálculo antes de cambiar el grupo.

Identificar un cálculo adecuado

Una GPU es más probable que ayude cuando el modelo:

• Aplica las mismas operaciones numéricas a través de grandes arrays de escenarios o rutas.
• Tiene suficiente trabajo por tarea para mantener la GPU ocupada.
• Transfiere una pequeña cantidad de datos en comparación con la cantidad de cálculo.
• Utiliza un framework o implementación que ya soporta el tiempo de ejecución de la GPU objetivo.

Un pool de CPU puede ser más eficiente cuando las tareas son cortas, se ramifican mucho, transfieren grandes conjuntos de datos o pasan la mayor parte del tiempo leyendo almacenamiento.

Comparación de configuraciones

Utiliza la misma versión del modelo, entrada, número de particiones y criterios de validación para cada benchmark. Comparar:

• Asignación del pool y tiempo de inicialización de nodos.
• Tiempo de inicialización del modelo y del controlador.
• Duración y rendimiento de la tarea.
• Tasas de fallo y de reintentos.
• Coste total de la máquina virtual por ejecución completada y validada.

Empieza con un conjunto pequeño y confirma los resultados numéricos con la implementación en la CPU. Diferentes bibliotecas de hardware o numéricas pueden producir pequeñas diferencias en coma flotante, por lo que define tolerancias aceptables antes de probar.

Prepara un pool de GPU

Utiliza un tamaño de máquina virtual compatible con GPU con una imagen que proporcione los controladores NVIDIA necesarios. Elige una imagen preconfigurada de Azure Marketplace o instala los controladores en una imagen personalizada. No reutilices nombres de imagen, versiones de controladores ni versiones de CUDA de ejemplos antiguos sin verificar la compatibilidad actual.

Para conocer los requisitos actuales de los grupos y ver ejemplos, consulte Uso de tamaños de máquina virtual compatibles con GPU en un grupo de Batch.

Las máquinas virtuales de GPU pueden tener capacidad regional limitada y requisitos de cuota separados. Revisa la planificación de capacidad por lotes antes de programar una orden de producción.

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